基于改进RPCA的连铸过程数据可靠性研究

连铸过程数据的可靠性是连铸二冷动态控制系统成功应用的前提。针对正常连铸冷却过程慢时变、非稳态和多输入多输出特性,提出了基于改进递归主元分析方法监控连铸二冷配水过程数据的可靠性,这其中包括了用于建模的协方差阵、主元和两种报警控制限的递归更新,并通过小波除噪消除样本数据的噪声和奇异点。现场数据仿真结果表明应用此方法进行连铸过程监控可以明显减少误报的发生。     

基于对偶四元数的航姿系统姿态更新算法研究

以微小型捷联航姿参考系统为研究对象,建立基于对偶四元数的导航系统姿态更新解算参数模型。该方法区别于描述刚体纯旋转变换的四元数方法,将载体系与地理系之间坐标转换的旋转与平移过程进行统一、融合,通过建立最小方差目标方程,求解最优的姿态更新矩阵。构建Kalman滤波方程,最终确定载体姿态,航向角实时信息。仿真表明,对偶四元数所建姿态四元数误差的均值与均方差均小于0.002。Kalman滤波器构造符合实际系统要求,在传感器测量精度有限的情况下,可使俯仰角、横滚角、航向角误差分别减小到0.1°,0.1°,0.2°。     

基于两级扫描线优化的快速立体匹配算法

通过引入视差梯度理论,提出了一种弱连续性约束,它表示相邻点的视差变化总在一定的范围之内.同时引入了一种两级扫描线优化方法,它从水平和垂直两方向进行扫描线优化.最后把弱连续性约束与两级扫描线优化方法结合起来得到一种快速立体匹配方法.通过对比实验表明,与未加入弱连续性约束的两级扫描线优化算法相比,所提算法计算量更少,同时减轻了同纹理区域的匹配不确定性;与传统一维扫描线优化算法相比,该算法具有更高的匹配准确性并解决了扫描线间的不连续性.     

基于元胞自动机的企业员工行为-激励传播效应模拟

企业激励的现有研究方法过于概念化,不能从理论上说明具体激励措施的运用过程及效果.在一般激励理论的基础上,结合企业激励可传递的特点,提出激励传播理论,考虑时间延迟、信息失真和行为突变等因素改进元胞自动机模型,对企业员工激励传播过程进行元胞自动机建模并开发模拟系统,就该过程及其对企业内部群体的影响进行模拟实验,模拟结果证明了企业员工群体激励传播效应的存在,并说明如何通过模拟实验来制定相应的激励措施以改善企业员工激励的效果.     

基于支持向量机元模型的随机鲁棒设计

随机鲁棒设计是一种基于蒙特卡洛仿真的优化设计方法.通常情况下,对于复杂仿真模型的随机鲁棒设计时间开销很大.为减小随机鲁棒设计过程中的时间开销,使用参数最优的最小二乘支持向量机替代仿真模型进行随机鲁棒设计.使用标准粒子群优化算法搜索支持向量机参擞和控制器参数的寻优.通过一个基准测试问题证明了该方法的可行性.     

不完全指标权重信息下的语言多指标决策方法

研究了不完全指标权重信息下且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,给出了一种基于二元语义信息处理和TOPSIS的决策分析方法.首先将规范化的语言评价信息转化为二元语义形式,然后应用TOPSIS方法和二元语义集成算子建立并求解线性规划模型,得到未知的指标权重值,再通过二元语义加权平均算子计算得到各方案的综合评价值.最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性.     

基于改进粒子群算法的系统辨识新方法

提出了一种利用改进的粒子群优化算法对系统进行辩识的方法.该方法是将典型的数学模型的相互组合而构成系统模型的新辨识方法,即首先将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,然后采用粒子群优化算法同时实现系统的结构辨识与参数辨识.为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出了利用一种改进的粒子群优化算法.最后,给出了仿真示例,结果验证了所给的系统辨识方法的合理性和有效性.     

寡头垄断市场广告投放效果的元胞自动机仿真

本文针对宏观层面的数学模型在描述个体差异方面的不足,建立了一个异质元胞自动机模型,对寡头垄断市场中广告的投放效果进行了仿真研究.通过运行仿真程序再现了两种产品竞争与扩散的过程,以及不同内部影响力、市场占有率、市场规模等条件下,广告投放力度对扩散结果的影响.通过分析仿真结果得到了在寡头垄断市场中,当产品差异减少的时候广告就成为决定产品竞争胜负的关键因素等结论.     

基于过程数据的动态PLS建模

许多工业过程中获得的输入输出数据在时间、空间上是高度相关的,且含有测量噪声。针对此类数据,提出采用动态PLS方法,最大化输入和输出变量矩阵之间的协方差,保留大部分有用信息,去除测量噪声,把高维数据空间降维,建立较为精确的工业过程数学模型。提出对MIMO系统进行研究,推导了可直接用于控制的动态PLS模型数学公式。对一个工业过程实例进行仿真,分别应用动态PLS回归和线性回归MLR方法,得出的结果经分析验证了此算法的有效性。     

改进的三维模型检索PCA预处理算法

三维模型检索PCA预处理的主轴不确定性和主轴方向不确定性是影响检索结果的直接因素.经过分析PCA基本原理,在K-L变换所得特征值的基础上,引入表面网格信息权重,将权重和特征向量的乘积用于确定主轴,并利用多重权重来确定主轴方向,从而削弱不确定性.实验表明,经改进提高了坐标轴归一化的一致性.